Power BI 相较于 QlikView 的优势

在不断变化的商业智能和数据分析世界中，组织必须承担将原始数据转化为可操作见解的重要任务。Power BI 和 QlikView 是该领域内的两个主要参与者，已成为使公司能够充分利用其数据的有效工具而闻名。

Power BI

Power BI 是微软推出的强大商业分析工具，可方便地在整个组织内进行数据可视化和洞察共享。自 2013 年发布以来，Power BI 凭借其直观的用户界面、与其他微软产品的无缝交互以及满足各种规模企业各种需求的广泛功能集，迅速普及。

QlikView

QlikView 由 Qlik 公司推出，自 1993 年发布以来，一直是商业智能领域的常青树。QlikView 是一款著名的关联数据建模和内存处理工具，为交互式仪表板和数据探索提供了一个广泛的平台。随着时间的推移，它因拥有强大的分析和可视化功能，使用户能够发现数据中隐藏的模式而享有盛誉。随着组织在数据驱动决策的复杂性中挣扎，Power BI 和 QlikView 之间的选择变得至关重要。

以下是 Power BI 相较于 QlikView 的优势： -

1. 用户友好的界面

Power BI 最突出的特点之一是其极其用户友好的界面，能够满足初学者和专家的需求。用户可以通过简单的界面和拖放功能轻松创建具有视觉吸引力和交互性的报告和仪表板。Power BI 提供广泛的预构建模板、视觉对象和主题，使创建引人注目的数据可视化过程更加容易。由于学习曲线非常短，用户无需进行深入培训即可立即开始生成有见地的报告。

2. 与 Microsoft 生态系统的连接

Power BI 的一个主要优势在于其与更广泛的 Microsoft 生态系统的交互，特别是对于已经使用 Microsoft 工具的组织。与 SQL Server、Azure 和 Excel 的无缝连接可以实现无缝的端到端数据分析体验。用户可以使用熟悉的工具和工作流程更快地输入、分析和可视化数据。由于 Power BI 与 Azure 服务兼容，可提高可扩展性，并利用云计算能力进行可靠的数据分析。对于熟悉 Microsoft 产品系列的消费者来说，这种集成提供了统一的体验，促进了整个公司的效率和一致性。

3. 成本效益

与 QlikView 相比，Power BI 在成本效益方面通常更胜一筹。Power BI 提供各种定价选项，包括针对个人用户或小型企业的免费版本，但功能受限。此外，对于已经投资 Azure 生态系统的企业，还可以节省成本。相比之下，QlikView 可能 upfront 成本更高，并且对于拥有不同数据分析需求的企业来说，定价计划的灵活性较低。由于其定价，Power BI 成为那些寻求兼具经济实惠和高效的商业智能解决方案的公司的理想选择。

4. 云功能

Power BI 的云功能，特别是与 Microsoft Azure 服务的交互，提高了可扩展性、可访问性和团队协作。使用 Azure，Power BI 用户可以在安全且可扩展的云环境中存储和处理大量数据。对于工作负载发生变化或数据量不断增长的企业来说，这种可扩展性至关重要。由于 Power BI 是基于云的，用户可以从任何地方访问仪表板和报告，促进跨地理界限的团队协作。用户可以确保使用最新数据。Power BI 的云功能，尤其是与 Azure 的结合，为寻求先进、可扩展分析解决方案的企业提供了一个稳固且适应性强的基础。

5. 数据源和连接性

Power BI 在数据连接方面优于 QlikView，它提供了多种连接到不同数据源和格式的选项。Power BI 支持对本地和云系统进行直接连接，以访问数据库、数据仓库和流行的 Web 服务。该平台使得与各种第三方应用程序和源（包括 Microsoft Excel、SharePoint、SQL Server 和 Azure Data Lake Storage）的简单连接成为可能。Power BI 灵活的数据连接能力使用户可以轻松地从各种来源导入、转换和分析数据。由于其广泛的互操作性，企业可以最大限度地利用其现有数据基础设施并探索新的数据源以获取有见地的洞察。

6. 社区和支持

在 Power BI 平台中，用户社区的数量和质量对用户整体使用平台和解决问题的效率有显著影响。Power BI 庞大且活跃的用户群为在线上提供了丰富的信息、建议和解决方案。该社区积极参与社交媒体平台、论坛和讨论小组，让人们可以交流经验并寻求帮助。创建该程序的 Microsoft 公司提供 Power BI 的官方支持渠道，包括教程、文档和一个专家团队。这种强大的支持生态系统确保用户能够获得大量资源，营造了一个友好而合作的氛围。相比之下，QlikView 同样拥有一个活跃的社区，但 Power BI 与 Microsoft 的合作提供了更多资源和更广泛的用户群，有助于形成一个更广泛、更具活力的支持网络。

7. 移动可用性

在满足拥有移动劳动力的公司的需求方面，Power BI 提供了广泛的移动可用功能。Power BI 移动应用程序允许用户在智能手机和平板电脑上轻松查看报告和仪表板。通过确保可视化对象能够适应各种屏幕尺寸，响应式设计确保了始终如一且用户友好的体验。除了查看，Power BI 的移动功能还允许用户在移动中与报告互动、检查数据并获取实时更新。为了在快节奏的工作环境中促进敏捷性和响应能力，公司必须具备这种程度的移动性，因为决策者和员工需要即时访问关键的业务洞察。

8. 自然语言处理 (NLP)

自然语言处理 (NLP) 是 Power BI 使用的一项工具，用于改善用户在访问和分析数据时的体验。用户可以使用该平台的问答 (Q&A) 工具以纯文本语言询问有关他们数据的问题。由于这种直观的方法不需要复杂的搜索和代码，因此对于没有技术专业知识的消费者来说，数据探索更加容易。通过对话式数据交互，Power BI 的自然语言处理 (NLP) 功能会根据用户的询问生成动态的洞察和可视化。这种易于使用的数据分析方法通过使用户无需专门的技术知识即可提取有价值的洞察，从而鼓励在组织内更广泛地采用。

9. AI 和机器学习的集成

由于 Power BI 集成了先进的 AI 和机器学习功能，用户可以在没有大量数据科学经验的情况下获得复杂的分析洞察。通过最少的用户输入，该平台的自动化机器学习 (AutoML) 功能有助于创建预测模型。此外，Power BI 还与 Azure 机器学习集成，允许用户使用预先构建的模型来执行机器学习，并直接在 Power BI 仪表板和报告中应用它们。现在，用户可以发现数据中的模式、趋势和预测性分析，从而促进更明智、数据驱动的决策。通过平台对 AI 和机器学习的无缝集成，Power BI 作为全面且先进的商业智能解决方案的声誉得到提升。

10. 可扩展性和定制性

Power BI 是一个多功能平台，可满足广泛的业务需求。一个值得注意的功能是集成独特视觉对象、插件和扩展的能力。通过提供各种社区创建的自定义视觉对象，Power BI 的市场使用户能够在其报告中添加独特且专业的可视化效果。此外，开发人员还可以利用 Power BI 开发人员工具创建自定义视觉对象，从而增加可视化选项的多样性。用户可以通过集成自定义插件和扩展来集成额外功能并与外部服务进行连接，从而体现了该平台的可扩展性。这种对定制的关注使用户能够根据特定需求调整其分析解决方案，从而实现更高效、更个性化的数据驱动决策方法。

11. 安全性和合规性

Power BI 优先考虑安全性，并采取强有力的保护措施来保护数据并确保遵守规则和行业标准。基于角色的访问控制是该平台的一项功能，允许管理员控制用户权限并限制对机密数据的访问。此外，Power BI 通过强制执行传输中和静态数据的加密来保护数据。Power BI 与 Azure Active Directory 集成以进行身份和访问管理，从而增强了授权和身份验证过程。该平台符合 GDPR 和 HIPAA 等主要数据保护法律，让组织能够放心，他们的数据得到安全管理并符合适用的合规性要求。

对于处理敏感数据或处于受监管行业的企业来说，Power BI 是一个不错的选择，因为它致力于安全性和合规性。

12. 可扩展性

可扩展性是 Power BI 的一项强大功能，尤其是在数据量和用户数量不断增长的大型企业环境中。该平台的架构可以有效处理大型数据集，并提供性能增强功能，包括增量数据刷新和压缩。由于 Power BI 和 Azure 协同工作，企业可以为其分析工作负载利用基于云的可扩展性。随着用户群的扩大以及数据处理和可视化需求的增长，Power BI 服务可以横向扩展。由于该平台能够处理各种数据源和复杂查询，因此对于正在经历快速增长或处理大量数据的企业来说，这是一个有益的选择。Power BI 的可扩展性确保它可以适应组织不断变化的需求，使其成为商业智能和分析领域中长期且实用的解决方案。